Python里JSON orjson ujson在json.loads有什么区别？

在Python中，`json`、`orjson` 和 `ujson` 都是用于处理JSON数据的库，但它们在性能、功能和使用方式上存在一些差异。下面将分别介绍这三个库在 `loads` 方法上的不同之处：

### 1. json (标准库)

- **性能**：`json` 是Python的标准库之一，因此不需要额外安装。它在解析JSON数据时的速度和内存使用方面表现中等。

- **功能**：提供了基本的JSON编码和解码功能，支持自定义解码器和钩子（如 `object_hook` 和 `object_pairs_hook`）来处理复杂的数据结构。

- **使用**：

  ```python

  import json

  data = json.loads(json_string)

  ```

### 2. orjson

- **性能**：`orjson` 是一个快速的JSON库，通常比标准库 `json` 快很多，特别是在处理大型数据集时。它使用C语言编写，因此在速度上有显著优势。

- **功能**：除了基本的JSON编码解码外，`orjson` 还提供了一些额外的功能，比如选项设置（如排序键、避免浮点数精度损失等），以及对日期和时间类型的更好支持。

- **使用**：

  ```python

  import orjson

  data = orjson.loads(json_string)

  ```

### 3. ujson (Ultra JSON)

- **性能**：`ujson` 同样是一个高性能的JSON库，它的设计目标是提供比Python标准库更快的解析速度。它也使用C语言编写，因此在性能上也有很大提升。

- **功能**：`ujson` 提供了与 `json` 类似的功能，但它对某些数据类型的支持可能有所不同，例如它会尝试将数字字符串解析为整数或浮点数，而不是字符串。

- **使用**：

  ```python

  import ujson

  data = ujson.loads(json_string)

  ```

### 总结

- 如果你对性能没有特别高的要求，或者希望代码能够跨平台运行而不需要依赖外部库，那么使用Python的标准库 `json` 是一个不错的选择。

- 如果你需要处理大量数据，并且对性能有较高要求，可以考虑使用 `orjson` 或 `ujson`。这两个库在解析速度上都有显著提升，其中 `orjson` 在最新的版本中往往能提供更好的性能。

- 选择哪个库还取决于你的具体需求，比如是否需要特定的数据类型支持或是对JSON解析的特殊定制。

在实际应用中，建议根据项目的需求和环境来选择合适的JSON处理库。如果你的应用已经依赖于某个库，那么在没有强烈理由的情况下，不建议轻易更换库，以避免引入不必要的兼容性问题。